32度域
过去一个月，人工智能领域的竞争格局正以惊人的速度被重塑。
继谷歌、Anthropic接连推出新一代旗舰大模型后，中国公司深度求索（DeepSeek）于12月1日发布了其开源模型DeepSeek V3.2，以接近前沿闭源模型的性能与显著降低的推理成本，在业界投下了一颗“技术民主化”的重磅炸弹。
瑞银在最新研报中指出，这场密集的发布潮不仅印证了“规模定律”依然有效，更揭示了一个关键趋势：单一的算力堆砌已不再是唯一护城河，效率革命与开源生态正在成为挑战巨头的新变量。
此次模型迭代的显著特征是性能的实质性飞跃与技术路径的明显分化。谷歌Gemini 3 Pro在多项基准测试中登顶，展现了其在多模态与复杂推理上的强大实力；Anthropic的Claude Opus 4.5则在安全性、防滥用及软件工程任务上树立了新标杆。
尤为引人注目的是，它们在ARC-AGI-2等多步推理测试中得分大幅提升，已接近人类平均水平，这强有力地证明了持续巨量算力投入带来的回报尚未见顶。
然而，DeepSeek V3.2的登场，为这场竞赛引入了另一条关键赛道：效率。通过强化学习算法创新与稀疏注意力架构，其高算力版本在性能媲美Gemini 3 Pro的同时，实现了推理成本的大幅降低。
这意味着，AI竞争的焦点正从单纯的“性能巅峰”对决，部分转向“性能性价比”的比拼。在算力成为稀缺资源和核心成本的背景下，这种以算法创新提升算力利用率的路径，为更多玩家提供了差异化竞争的可能，并可能改变下游应用的成本结构。
模型层的激战，直接映照到底层芯片的路线抉择上。谷歌宣布Gemini 3 Pro完全基于自研TPU芯片训练，将AI专用芯片（ASIC）与通用GPU之争再次推向台前。瑞银报告指出，GPU凭借其无与伦比的编程灵活性和成熟的软件生态，目前仍牢牢占据主导地位。但以TPU为代表的ASIC芯片，在特定任务上的极致效率和能耗优势，正吸引着OpenAI、Anthropic等巨头通过合作方式深入布局。
这场角逐的深层逻辑，是科技巨头对AI全栈技术自主权与控制权的争夺。自研或深度定制芯片，不仅能优化性能和成本，更能减少对单一供应商（如英伟达）的依赖，构筑从硬件到模型的垂直护城河。尽管英伟达凭借其下一代产品已获得惊人的5000亿美元营收可见性，昭示着全球算力需求的井喷，但多芯片架构并行的未来格局已清晰可见。算力市场正从一家独大的“供给定义需求”阶段，逐步走向多元竞争、需求倒逼创新的新阶段。
DeepSeek V3.2作为一款高性能开源模型的出现，其意义可能远超一次技术发布。在闭源模型为巨头们构建起技术壁垒和商业护城河的同时，高性能开源模型正在成为一股强大的“解构”力量。它降低了高质量AI技术的获取门槛和成本，使更多中小型公司、研究机构甚至个人开发者能够触及前沿能力，从而催生更丰富、更去中心化的应用创新。
这迫使闭源巨头们必须在性能上保持足够领先的“代差”，并更迫切地寻找商业化落地的场景。开源与闭源的并行发展，正在加速AI行业向“多模型、多供应商”格局的演进。未来，我们可能会看到一个分层市场：巨头们争夺通用基础模型的制高点和高净值企业市场，而基于开源模型精调的、垂域化、成本更优的解决方案将渗透到更广阔的长尾市场。
瑞银预测的算力竞赛至少持续至2026年，这无疑是正确的。
但真正的竞争，肯定不是单纯的算力规模比拼。当前，AI行业竞争已进入“深水区”，是算力规模、算法创新、芯片协同、数据生态、开源策略与商业闭环的综合性较量。
谷歌展示了全栈整合的优势，Anthropic突出了安全与对齐的差异化价值，而DeepSeek则证明了通过算法突破实现效率革命的可能。
OpenAI等公司面临的，正是这种多维度的压力。
未来，能够同时在性能前沿保持领先、通过算法或架构优化降低总体拥有成本（TCO）、并成功构建起繁荣开发者生态或找到明确盈利路径的公司，才能在这场持久战中胜出。
AI的终极战局，不仅是技术之战，更是经济模型与生态体系之战。
